Programa del Curso

Introducción a Multimodal AI para Finance

  • Visión general de la IA multimodal y sus aplicaciones financieras
  • Tipos de datos financieros: estructurados vs. no estructurados
  • Desafíos en la adopción de IA financiera

Análisis de riesgos con Multimodal AI

  • Fundamentos de la gestión de riesgos financieros
  • Utilizando IA para la evaluación de riesgos predictiva
  • Estudio de caso: modelos de puntuación de crédito impulsados por IA

Detección de fraudes utilizando IA

  • Tipos comunes de fraude financiero
  • Técnicas de IA para la detección de anomalías
  • Estrategias de detección de fraudes en tiempo real

Natural Language Processing (NLP) para el análisis de textos financieros

  • Extrayendo información de informes y noticias financieras
  • Análisis de sentimientos para la predicción del mercado
  • Usando LLMs para el cumplimiento regulatorio y la auditoría

Computer Vision en Finance

  • Detectar documentos fraudulentos con IA
  • Analizar la escritura a mano y las firmas para autenticación
  • Estudio de caso: verificación de cheques impulsada por IA

Análisis de comportamiento para la detección de fraudes

  • Registrar el comportamiento del cliente con IA
  • Bio autenticación métrica y prevención de fraudes
  • Analizar los patrones de transacciones para actividades sospechosas

Desarrollar y desplegar modelos de IA para Finance

  • Preprocesamiento de datos e ingeniería de características
  • Entrenando modelos de IA para aplicaciones financieras
  • Implementando sistemas de detección de fraudes basados en IA

Consideraciones regulatorias y éticas

  • Gobernanza de IA y cumplimiento en instituciones financieras
  • Sesgo y equidad en modelos de IA financiera
  • Mejores prácticas para el uso responsable de IA en finanzas

Tendencias futuras en Finance impulsadas por IA

  • Avances en IA para la previsión financiera
  • Técnicas de IA emergentes para la prevención de fraudes
  • El papel de la IA en el futuro de la banca y las inversiones

Resumen y próximas etapas

Requerimientos

  • Conocimientos básicos de conceptos de IA y aprendizaje automático
  • Comprensión de datos financieros y gestión de riesgos
  • Experiencia en programación y análisis de datos

Público

  • profesionales
  • Analistas de datos
  • Gerentes de riesgos
  • Ingenieros de IA en el sector financiero
 14 Horas

Número de participantes


Precio por Participante​

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